據(jù)美國《舊金山紀(jì)事報》報道，網(wǎng)紅送餐kiwibot機(jī)器人打著自動駕駛的噱頭，實在是在哥倫比亞遠(yuǎn)程人工操作。不僅僅如此，Kiwibot產(chǎn)品負(fù)責(zé)人則表示，這種人工輔助是有意而為之，能夠使得機(jī)器人不需要安裝昂貴的激光設(shè)備來感知周圍的環(huán)境。此前，Engineer.ai公司也被指責(zé)利用程序員來冒充人工智能。
人工智能到底需不需要人？這種人工輔助的方法真的可取嗎？為什么炒了很久的自動駕駛，如今為什么落地的寥寥無幾？自動駕駛的難點(diǎn)又在哪里？靜心科技為您一一回答。
首先，人工智能中的人工，并不是需要人參與的意思，而是由人來設(shè)計的智能系統(tǒng)。人工智能主要是依托機(jī)器來實現(xiàn)人的價值，包括聽、說、讀、寫等。因此，這種所謂的人工輔助，實則是一種欺騙消費(fèi)者的一種行為?？梢悦鞔_的是，目前的人工智能算法仍然還是需要人工設(shè)計，但是由人來決策的系統(tǒng)必然不是人工智能系統(tǒng)。
那么，這里所說的人工智能和自動駕駛是一個什么樣的關(guān)系？簡單來說，人工智能就是自動駕駛的大腦。自動駕駛的全流程就是，人工智能大腦接受傳感器感知到的環(huán)境信息（感知），根據(jù)人為設(shè)定的任務(wù)，自主形成決策方案（規(guī)劃決策），控制機(jī)器人（控制）的執(zhí)行機(jī)構(gòu)產(chǎn)生運(yùn)動。
那么為什么目前炒作很久的自動駕駛，真正落地的產(chǎn)品并不多。其實原因很簡單，就是技術(shù)的成熟度還不夠商業(yè)化。目前投入到商業(yè)化的有特斯拉自動駕駛、自動駕駛公共汽車等，但是特斯拉自動駕駛頻繁發(fā)生“傷人”事故，并且自動駕駛公共汽車也基本是按照固定路線行駛，從而人為減少了自動駕駛面臨的復(fù)雜路況。
那么，自動駕駛的難點(diǎn)到底在哪？可以肯定的說，目前在自動駕駛方面的資金非常多，不僅僅與市場預(yù)期有關(guān)，也和我國大力推動人工智能、自動駕駛的政策扶持有關(guān)。新興的自動駕駛公司很多，但是一旦退潮后，才能真正發(fā)現(xiàn)誰在“裸泳”。自動駕駛之所以落地難，很大程度在于人工智能還并不成熟。那么推動人工智能的三大因素：算法、計算能力和數(shù)據(jù)，我們真正缺的是人工智能算法。
盡管我們在一些圖像識別、語音識別等領(lǐng)域有一些很卓越的算法，但是從整體來看，我們?nèi)鄙俜€(wěn)定的人工智能算法底層軟件庫，缺少人工智能基礎(chǔ)理論方面的突破，更多的是停留在人工智能運(yùn)用層面。人工智能圖像識別系統(tǒng)很容易被騙，原因在于其不能真正理解圖像的要素。人工智能系統(tǒng)很需要硬件計算能力和大數(shù)據(jù)的支持，但是人卻能在很少的數(shù)據(jù)、很小的計算量下，實現(xiàn)智能決策控制。
目前，人工智能研究領(lǐng)域有一個非主流領(lǐng)域——因果推斷。這種學(xué)術(shù)派認(rèn)為真正想要人工智能達(dá)到人的智能，必須讓機(jī)器具備這種因果推理能力。但是目前，我國在這一塊的研究仍然是非常少，大部分都在追逐現(xiàn)有成熟算法的市場轉(zhuǎn)化問題。未來會怎么樣？我們不得而知，但是只有靜下心搞科研，才能有真正的突破。
